写在前面

最开始做架构最好的方式都是基于模仿的，我们可以找到一个类似于我们现有系统的业界解决方案，阅读并分析，看看究竟哪些可以抽象摘借出来为我所用。比如在软件系统重构过程中有一些现有的模式是可以直接复用的，相信在平时的重构过程中有些模式你已经使用过了。

可复用的架构模式

列出以下几个自己平时习惯套用的模式：

• 分层模式；

• 管道模式（过滤器模式）；

• 聚合网关模式；

• MVC模式；

• 事件驱动模式；

多层模式

多层模式是我们做架构设计时最常用的一种模式，我们习惯的基于三层方式对我们的整体架构进行分层，比如说最上层的是展现层，中间是逻辑层，最下面是持久层，比如这样：

其实分层设计和分模块分领域设计的思路是一致的，都是通过代码聚合的方式将能力收敛，达到边界清晰的目的，以后每个模块和分层可以独立演进，互不影响，提高了开发效率与扩展性。

当问你分层对于系统带来了哪些好处呢？有人会说实现了更好的解耦，但是分的层越多一定越好吗？

答案肯定是否定的，因为过度的分层反而带来了治理的无序，我个人更将这种分层或分模块看成是一种能力标准化的方式，因为我们目的是提供某种程度上的标准化能力，而这部分能力是需要基于具体支撑的场景来抽象的，也就最终影响到了分层与合并，进而回答那个分层多少的问题。

每一层都是一组模块，这组模块组合起来就是某种标准化能力的收敛。需要注意的是层的依赖必须是单向的，也就是上层依赖于下层，反过来是不行的。理想态是每层是一个完整的分区，对外提供公开的接口。

比如表现层是对于展现的标准化实现，这种展现可能是有用户界面的，或者是通过提供某种聚合形式的api json result间接达成了某个UI上的展现，比如多客户端的展示，甚至是一些IOT设备上的报文、心跳信息等。

分层可以用于单实例的代码逻辑分层，也就是独立部署的进程里面进行分层，另一种方式的分层是物理部署节点的分层，比如网关层独立部署，逻辑层按读写分离独立部署，持久层只做多数据源的聚合于路由，几层都只干了逻辑分层的一部分能力，但又是独立部署的。

分层是技术性的分区架构，而不是一个领域的分区架构。分层是围绕于组件形成的，而不是领域本身。

大部分场景可以依据分层方式实现，属于一种通用普世的解决方案。

管道模式

还有一种常见的模式是管道模式，或是过滤器模式。

说道过滤器模式，大家可能最先想到的是如tomcat或filter这种实现方式，任务过滤器顶多是实现大型系统里面某个组件功能的，很难提升到架构设计维度吧。

其实不是的。

我们接触到的很多系统都有管道模式的影子，特别是那些具有状态机驱动的场景，比如订单有明确的状态机，配送有明确的状态机，很多都可以抽象出一个明确流转不可逆的状态机的，这些具有明确状态机流转特点的系统都可以以管道模式进行设计。

他的设计特点围绕于输入、流转、输出过程中数据流的变化。

引入管道模式去解决复杂业务时，可以设计成一个个的松耦合的组件，组件之间有简单的通用交互机制，可以灵活集合，组件也更易复用，你的数据流转也更清晰。

而一个重复请求的幂等处理或是路由处理，可以很简单的基于状态机将其路由到某个指定的逻辑，精简了链路，去除了没有必要的逻辑处理。

比如以IM系统会话来说，其包括会话创建，会话排队，会话分配，会话聊天，会话结束。我们只需要在会话创建时，建立相关会话上下文，其他后续流程就不需要对上下文信息进行过分的校验与考虑了，只做”读行为“即可，大大降低了编码复杂度和理解成本。

当然管道模式有他的好处，其缺点也极其明显，需要有明确的流转特征的系统，而上下文信息的解析与泛解析成本会比较高，所以我一般会将流程层独立抽象出一层，降低其与领域层直接产生关系，这样可以在扩展状态机时减少开发成本。

聚合网关模式

你可以认为是网关模式，如果没有网关模式的话，一个客户端对应一个server这样很多资源与逻辑是难以复用的，所以好的方式是抽象出一个网关做资源聚合，复用到多个客户端，同时可以提高管控与弹性伸缩的能力。

网关中一般有两个组件，”接收逻辑“与”处理逻辑“，前者负责接收请求，将其发送到处理器，处理器处理之后异步响应回来。

这种模式适用于那些对于吞吐量有高要求，但是处理周期长特点的业务系统。

其缺点也很明显，就是处理逻辑会成为系统的性能瓶颈，故障点。

MVC模式

MVC是我们常用的一种模式，一般用于那些直接和客户端打交道的系统，因为端对于UI及UI所需的格式有一定的要求，而UI部分往往是一个改动频次较高的部分，所以MV就是需要做好UI及UI背后的数据源支撑。

• 模型：包含属性的数据模型

• 视图：数据源及展示交互的组合

• 控制器：承接模型与视图之间的衔接逻辑

事件驱动模式

计算机最常处理的场景就是对于事件的响应，可以将特定业务抽象成事件，并广播出去，这样的好处是，扩展能力好。

而大型系统对于事件的产生与处理使用的还是比较多的，微服务架构下的事件通知往往是基于MQ实现的。

每个事件可以建立独立部署或独立处理逻辑的组件，当事件进入队列后，可以引入调度器根据策略进行调度，或是事件处理器主动拉取事件进行事件处理。

分布式架构下，常用的场景是对于状态机的事件订阅，比如订单的达成、支付，配送状态的变更、流转时间等，其他团队基于事件监听异步跨服务的进行异步逻辑处理。

写在后面

知道了这些模式了，可以在系统设计时有意识的看看是否可以适用，一步步找到不同模式所特有的场景，这种实现可大可小，可以用作模块设计，也可以用作微服务系统的组合搭建。